Guía docente de la asignatura:

Análisis y tratamiento cuantitativo de la

información empresarial

Titulación: Máster Universitario en Administración y

Dirección de Empresas (MBA)

Curso: 2012-2013

Guía Docente

1. Datos de la asignatura

Nombre Análisis y tratamiento cuantitativo de la información empresarial

Materia

Módulo

Código

Titulación

Máster Universitario en Administración y Dirección de Empresas

(MBA)

Plan de estudios 2011

Centro Facultad de Ciencias de la Empresa

Tipo Obligatoria

Periodo lectivo Primer Cuatrimestre Curso Primero

Idioma Castellano

ECTS 4 Horas / ECTS 25 Carga total de trabajo (horas) 100

Horario clases teoría Según calendario Facultad Aula

Aulas de clase y

Aulas de

Informática

Horario clases prácticas Según calendario Facultad Lugar

Facultad de

Ciencias de la

Empresa

2. Datos del profesorado

Profesor responsable Fernando Ant. López Hernández

Departamento Métodos Cuantitativos e Informáticos

Área de conocimiento Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa

Ubicación del despacho 317

Teléfono 968325619 Fax 968325745

Correo electrónico fernando.lopez@upct.es

URL / WEB http://metodos.upct.es

Horario de atención / Tutorías Según horario tablón y Web del departamento.

Ubicación durante las tutorías Despacho 317

Categoría académica Titular de Universidad

Experiencia docente

Más de 25 años en asignaturas como: Introducción a la

Estadística, Ampliación de Estadística, Estadística e

Introducción a la Econometría, Estadística empresarial I y II

Líneas de Investigación Econometría y Estadística Espacial, Ciencia Regional.

Experiencia profesional

Otros temas de interés 10 años de docencia de tutoría y 5 online (UNED)

Profesor Manuel Ruiz Marín

Departamento Métodos cuantitativos e informáticos

Área de conocimiento Métodos Cuantitativos

Ubicación del despacho Despacho 319

Teléfono 968325901 Fax 968325745

Correo electrónico Manuel.ruiz@upct.es

URL / WEB http://metodos.upct.es

Horario de atención / Tutorías Martes y Jueves de 8:00 a 10:00 y de 15:30 a 16:30

Ubicación durante las tutorías Despacho 319

Categoría académica Profesor Titular de Universidad

Experiencia docente

Más de 10 años en asignaturas como: Introducción a la

Estadística, Ampliación de Estadística, Estadística e

Introducción a la Econometría, Estadística empresarial I y II

Líneas de Investigación Análisis de series temporales, Análisis de procesos espaciales,

estadística no paramétrica y álgebra.

mailto:Juanjesus.bernal@upct.eshttp://metodos.upct.es/mailto:Manuel.ruiz@upct.eshttp://metodos.upct.es/

Experiencia profesional

Otros temas de interés

3. Descripción de la asignatura

3.1. Presentación

Esta asignatura pretende dotar al alumno de las técnicas estadísticas avanzadas en el

manejo de datos con perfil empresarial. Se trata de que los alumnos sean capaces de

analizar la información que habitualmente dispone la empresa con el fin de planificar

patrones de comportamiento empresarial utilizando técnicas estadísticas, y elaborar

modelos estadísticos que ayuden a la toma de decisiones en la empresa. Se utilizará

software técnico para el manejo de información estadística y Sistemas de información

geográfica.

3.2. Ubicación en el plan de estudios

Segundo cuatrimestre del primer curso

3.3. Descripción de la asignatura. Adecuación al perfil profesional

Análisis y tratamiento cuantitativo de la información empresarial es una asignatura

eminentemente práctica en la que se enseñan técnicas avanzadas para el análisis de

procesos de carácter aleatorio. El alumno debe estar en condiciones, al finalizar el curso,

de contrastar estadísticamente hipótesis sobre medias poblacionales y analizar la

distribución espacial de una variable. Se trata de que los alumnos sean capaces de aplicar

herramientas cuantitativas y software informático en el análisis de datos económico-

empresariales, identificar patrones de comportamiento empresarial utilizando técnicas

estadísticas, y aplicar técnicas de estadística.

3.4. Relación con otras asignaturas. Prerrequisitos y recomendaciones

Esta materia debe complementarse con el resto de asignaturas obligatorias del MBA, a la

vez que con las asignatura Análisis cuantitativo de la información empresarial. No se

incluyen prerrequisitos.

3.5. Medidas especiales previstas

El alumno que, por sus circunstancias, pueda necesitar de medidas especiales debe

comunicárselo al profesor al principio del cuatrimestre.

4. Competencias

4.1. Competencias específicas de la asignatura

Se pretende que el alumno desarrolle las siguientes competencias de carácter

específico, como apoyo a la toma de decisiones en la empresa:

Tener capacidad de realizar un análisis de la información cuantitativa o cualitativa.

Identificar las características más importantes de los datos y plantear modelos

estadísticos y económicos que sean reflejo de la realidad.

Identificar las características más importantes de los datos empresariales. Plantear

modelos explicativos y predictivos de carácter estadístico y económico.

Ser capaces de Identificar patrones de comportamiento empresarial utilizando

técnicas estadísticas.

Ser capaces de elaborar y presentar informes a partir de las herramientas estadísticas.

Tener capacidad de manejar software de perfil estadístico y matemático.

4.2. Competencias genéricas / transversales

COMPETENCIAS GENÉRICAS (CG):

CG1. Saber aplicar los conocimientos adquiridos y poseer capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos, dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con la empresa, la administración pública y el ejercicio libre de la profesión. CG2. Ser capaces de integrar conocimientos e información, no siempre completos, de una manera que les permita formular juicios que, además, tengan en cuenta las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de dichos conocimientos y juicios. CG3. Saber extraer conclusiones de todo aquello aprendido, así como ser conscientes de los conocimientos y razones últimas que sustentan a las mismas. Igualmente, deberán saber comunicarlas, tanto a públicos especializados, como a no especializados, cada uno en su nivel y siempre de un modo claro y sin ambigüedades. CG5. Tener la habilidad de buscar y analizar información relacionada con la empresa y las instituciones. Saber diseñar y gestionar proyectos relacionados con las mismas.

4.3. Competencias específicas del título

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS (CES):

CES24. Motivar equipos y fomentar el trabajo cooperativo. Saber evaluar las capacidades

personales y materiales de la empresa para poner en marcha estrategias de dirección

horizontal y autónoma, frente a las verticales más tradicionales.

COMPETENCIAS COMPLEMENTARIAS (CO)

CO6. Aplicar herramientas estadísticas avanzadas para el análisis de datos económico-

empresariales y la toma de decisiones.

CO7. Llevar a cabo la toma de decisiones, evaluación de intervenciones y realización de

predicciones a través de la aplicación de herramientas de análisis de datos.

4.4. Resultados esperados del aprendizaje

1. Aplicar herramientas estadísticas para el análisis de datos económico-

empresariales.

2. Identificar patrones de comportamiento empresarial utilizando técnicas

estadísticas.

3. Aplicar técnicas análisis de datos espaciales en la empresa.

4. Elaborar y defender informes a partir de las herramientas estadísticas citadas.

5. Contenidos

5.1. Contenidos según el plan de estudios

Regresión lineal Multivariante. Test de independencia paramétrica y no paramétrica.

Análisis espacial de datos económico-empresariales. Simulación y programación en

Matlab y Mathematica.

5.2. Programa de teoría: bloques y unidades didácticas

TEMA 1. Regresión Lineal Multivariante. 1.1. Planteamiento General. 1.2. Regresión Lineal Mínimo-Cuadrática. 1.3. Bondad del Ajuste. Coeficiente de Determinación. 1.4. Coeficiente de Correlación Lineal. Su interpretación geométrica. 1.5. Ajuste Mínimo Cuadrático de funciones no lineales. 1.6. Predicción. 1.7. Uso de SPSS y Matlab en regresión multivariante. TEMA 2. Test de independencia paramétrica y no paramétrica. 2.1. Estadística paramétrica vs no paramétrica.

2.2. Los test mas populares de independencia paramétrica. 2.3. Los test mas populares de independencia no paramétrica. 2.3. Algunos contrastes de independencia espacial (paramétricos y no paramétricos). 2.4. Mathematica y Matlab para contrastar hipótesis de independencia. TEMA 3: Análisis espacial de datos económico-empresariales. 3.1. Introducción a la estadística y la econometría espacial. 3.2. Como graficar la información espacial. 3.3. Modelos de regresión espacial. 3.4. La información espacial en la empresa. 3.5. Sistemas de Información Geográfica. TEMA 4: Simulación y programación en Matlab y Mathematica. 4.1. Diseño de un ejercicio de Monte Carlo. 4.2. Tamaño y potencia de un contraste usando Mathematica. 4.3. Modelos espaciales de regresión usando Matlab. TFC: Trabajo fin de curso: elaboración de un modelo de regresión espacial en la empresa,

con las herramientas anteriores. Debe ser defendido en clase ante sus compañeros.

5.3. Programa de prácticas Todos los modelos se realizan con prácticas sobre ordenador en el aula de informática.

5.4. Programa resumido en inglés (opcional)

5.5.Planificación detallada de las unidades docentes (opcional)

6. Metodología docente

6.1. Actividades formativas

Actividad Trabajo del profesor Trabajo del estudiante ECTS

Clase de teoría

Clase expositiva empleando el método de la lección. Resolución de dudas planteadas por los estudiantes.

Presencial: Toma de apuntes. Planteamiento de dudas.

0,32

No presencial: Estudio de la materia 0,24

Clase de práctica Resolución de Modelos SPSS, Matlab y Mathematica

Presencial: práctica sobre el ordenador. Planteamiento de dudas.

1,28

No presencial: Estudio de la materia sobre ordenador.

0,72

Tutorías

Resolución de dudas sobre teoría, la resolución de casos prácticos y los trabajos de aprendizaje cooperativo.

Presencial: Planteamiento de dudas en horario de tutorías.

0,28

No presencial: Planteamiento de dudas por correo electrónico

0,04

Trabajo grupal o Trabajo fin de curso

(TFC)

Realización en grupo de un modelo de regresión espacial de entre los propuestos.

No presencial: Elaboración definitiva del modelo y la preparación de su presentación

1,0

Exposición TFC/Examen

Presentación y defensa del trabajo elaborado, y/o prueba teórica o sobre ordenador.

Presencial: Presentación y/o prueba teórica o sobre ordenador.

0,12

4,0

7. Evaluación

7.1. Técnicas de evaluación

Instrumentos Realización / criterios Peso Competencias genéricas (4.2)

evaluadas

Resultados (4.4)

evaluados

Trabajos intermedios de evaluación continua

Participación activa del alumno/a en las sesiones teóricas y prácticas presenciales: Modelos sencillos/Uso de herramientas diversas, interés, innovación, etc. Introducción al SPSS. Problemas de optimización.

20%

CG01, CG02,CG03,

CG05, CES24,CO6, CO7

1,4

TFC: Trabajo Fin de Curso: Trabajo en grupo, informe escrito en texto conteniendo un análisis cuantitativo de datos con SPSS y modelo de toma de decisiones en hoja de cálculo e informe ejecutivo (*). NOTA: Para poder optar por esta opción es preciso haber asistido a un 80% de las clases presenciales.

Selección de datos, análisis cuantitativo y modelo final de toma de decisiones: Elaboración, informe y exposición. Complejidad, interés, innovación, claridad de exposición. Contestación de preguntas del profesor.

40%

CG01, CG02,CG03,

CG05, CES24,CO6, CO7

1-4

Tutorías Asistencia a consultas teórico-prácticas del profesor.

10%

CG01, CG02,CG03,

CG05, CES24,CO6, CO7

1-4

Examen complementario/ Examen total alternativo

Resolución/presentación de un modelo sobre ordenador: Toma de datos, elaboración e informe ejecutivo. Análisis de datos cuantitativos con SPSS. Problemas de optimización.

30%/100%

CG01, CG02,CG03,

CG05, CES24,CO6, CO7

1-4

(*) Aunque el trabajo sea grupal, cada alumno debe trabajar con datos de partida distintos, de forma que obtenga sus propios resultados y realice un informe personalizado. Todos los miembros del grupo deben participar en la exposición del modelo, respondiendo a las preguntas formuladas por el profesor.

7.2. Mecanismos de control y seguimiento

Asistencia a clase: La asistencia de al menos a un 80% de las clases, dará la posibilidad de optar por el trabajo grupal o fin de curso (TFC) como evaluación final.

Entrega de trabajos parciales individuales: La realización de trabajos sencillos que sirven para fijación de conceptos de los diferentes temas, su evaluación continua puede reportar hasta un 30% de la nota final.

Asistencia a tutorías: La asistencia a consultas por parte del alumno sirve para aclarar las dudas, reforzar los conocimientos y fomentar la relación profesor-alumno. Se valora hasta con hasta el 10% de la nota.

7.3. Resultados esperados / actividades formativas / evaluación de los resultados (opcional)

Resultados esperados del aprendizaje (4.4)

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Aplicar herramientas estadísticas para el análisis de datos económico-

empresariales.

X X

X X X

Identificar patrones de comportamiento empresarial utilizando técnicas

estadísticas.

X X

X X X

Aplicar técnicas de datos espaciales en la empresa. X X X X

Elaborar y defender informes a partir de las herramientas estadísticas citadas. X X X X

8. Distribución de la carga de trabajo del alumnado

ACTIVIDADES PRESENCIALES ACTIVIDADES NO PRESENCIALES

Convencionales No convencionales

Semana

Temas o actividades (visita, examen

parcial, etc.)

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TOTAL HORAS

EN

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1 Tema 1 2 8 10 2 2 3 8 17

2 Tema 2 2 8 10 2 2 6 8 20

3 Tema 3 2 8 10 2 2 4 2 8 20

4 Tema 4 2 8 10 2 2 4 2 8 20

TFC 20 20 20

Periodo de exámenes (*) 3 3 3 TFC

Otros

TOTAL HORAS 8 32 40 8 3 11 17 4 20 52 100

(*) O exposición trabajos

9. Recursos y bibliografía

9.1. Bibliografía básica

Pérez C, (2001), Técnicas estadísticas con SPSS, Prentice Hall.

De Groot, Morris H., (1988), Probabilidad y Estadística, Addison Wesley Dhrymes, P.J.:

“Econometría” Ed: AC.

Durá Peiró: "Fundamentos de Estadística" Ed: Ariel

Escuder Vallés R.: "Métodos Estadísticos Aplicados A La Economía" Ed. Ariel Economía.

Garcia Barbancho, A., (1992), Estadística Teórica Básica, Ariel.

Gutiérrez Jaímez R. y otros.: "Curso Básico de Probabilidad" Ed: Pirámide.

Johnston, J.: “Métodos de Econometría” Ed: Vicens-Vives.

Kalbfleisch, J.G., (1984), Probabilidad e Inferencia Estadística I, Madrid:A.C. las Ciencias

Sociales, CEAC.

Llopis Perez J. "La estadística: una orquesta hecha instrumento" Ed: Ariel Ciencia.

Lopez Cachero, M., (1985), Fundamentos y Métodos de Estadística Económica, Pirámide.

Martin Guzman, M.P. Y Martin Pliego, F. J., (1985), Curso Básico de Estadística Económica,

Madrid: A.C.

Martin Pliego, F.J. Y Ruiz-Maya Pérez, L., (1999), Fundamentos deProbabilidad, Madrid:

A.C.

Martin Pliego, F.J., Montero Lorenzo, J.Mª. Y Ruiz-Maya Pérez, L., (1998), Problemas de

Probabilidad, Madrid: A.C.

Martin Pliego, F.J., Montero Lorenzo, J.Mª. Y Ruiz-Maya Pérez, L., (2000), Problemas de

Inferencia Estadística, Madrid: A.C.

Martín Pliego, Ruiz Maya (2003) "Estadística: I Probabilidad . II Inferencia Estadística" Ed:

AC.

Martín-Guzmán M.P. Martín Pliego F.J. (1999(: "Curso Practico De Estadística Económica"

Ed. Ac

métodos, McGraw-Hill.

Murgui, J.S. (1982) "Estadística para la Economía y Administración de Empresas" Ed:

Purchades.

Newbold P. (1980)"Estadística para los Negocios y la Economía" Ed: Prentice Hall

Novales, A., (1996), Estadística y Econometría, Madrid: McGraw-Hill.

Palacios Sánchez M.A., López Hernández F.A.: "Introducción a la Estadística para la

Empresa" Horacio Escarabajal Editores.

Pérez Suárez, R. Y López, A.J., (1997), Análisis de datos económicos II. Métodos

Inferenciales, Pirámide.

Pérez Suárez, R., (1993), Análisis de datos económicos I. Métodos descriptivos, Pirámide.

Ruiz-Maya Pérez, L. Y Martin Pliego, F.J., (1999), Fundamentos de Inferencia Estadística,

Madrid: A.C.

Sarabia Alegría J.M. (2008): "Curso Práctico de Estadística" Ed: Cívitas.

Serret Moreno-Gil J. (1998): "Manual de Estadística Universitaria" Ed. ESIC.

Tomeo Perucha V. Uña Juarez I. (2001): "Diez Lecciones De Estadística Descriptiva" Ed. Ac

Tussel F. Garín A (2005): "Problemas de Probabilidad e Inferencia Estadística" Ed:Tebar

Flores.

Uriel E. Muñiz M. (2007) "Estadística Económica Y Empresarial" Ed. AcUriel, E. Y otros:

“Econometría. El modelo lineal” Ed: AC

9.2. Bibliografía complementaria

Montiel A.M., Rius F., Barón F.J. (1989): "Elementos Básicos De Estadística Económica Y

Empresarial" Ed. Prentice Hall.

Quesada, V. Isidoro, A. Y Lopez, L.A., (1982), Curso y ejercicios de Estadística, Alhambra.

Ruiz Maya (1999): "Problemas de Estadística" Ed:AC

Sanz J.A. Y Otros (1989): "Problemas De Estadística Descriptiva Empresarial" Ed. Ariel

Economía.

9.3. Recursos en red y otros recursos

Páginas web: Indicadas por el profesor, servicio de documentación de la UPCT y otros recursos informáticos de libre disposición elegidos por los alumnos/as. RECURSOS EN RED:

http://ocw.bib.upct.es/ http://www.carm.es/econet/ www.ine.es http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home/

http://ocw.bib.upct.es/http://www.carm.es/econet/http://www.ine.es/http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home/